结合行为、情感与fNIRS的实证研究AI是否能教会人类创造力

论文概要
生成式AI不仅能帮助人完成任务，也开始扮演“教师”的角色。但它究竟是在真正促进学习，还是只是在替学习者提供答案？尤其在创造力教育中，AI能否帮助人形成可迁移的思维策略，并达到甚至超过人类教师的教学效果？

Jin等人在《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》 发表研究 “Can large language models teach creativity? Cognitive gains, affective gaps, and distinct neural patterns”。研究将95名参与者随机分配至AI教学、人类教师教学和无教学控制组三种条件，比较三组在创造力学习、迁移、情感联结和脑活动上的差异。

结果显示，AI教学显著提升了创造力，尤其是原创性和灵活性，并在新任务中表现出更明显的迁移优势。此外，AI教学还引发了更强的双侧额上回活动，却没有形成与人类教师同等程度的情感联结和互动体验。

文章信息

研究背景
创造力通常被理解为生成新颖且有价值想法的能力，也是当前教育体系强调的核心素养。传统创造力训练多采用讲授、启发提问或策略训练，但往往难以同时实现个性化反馈、持续互动和即时扩展。生成式AI则可以根据学习者的问题实时提供建议、补充类别并推动连续对话，因此可能成为一种新的创造力教学工具。

然而，AI用于创造力教学仍存在两面性。一方面，它可以作为认知支架，帮助学习者跳出功能固着、扩展思路并形成更灵活的策略；另一方面，学习者也可能过度依赖AI，减少主动探索。另外，创造力学习并非只依靠单纯的认知加工过程，心理安全感、人际信任、教学双方的情感关系同样会深刻塑造学习成效。AI能否在提升表现的同时建立类似人类教师的情感联结，仍需实证检验。

研究方法
研究对象
研究共招募95名参与者，平均年龄21.82岁，其中76名为女性。参与者均具有一至两年的AI工具使用经验，并被随机分配至AI教学组（31人）、人类教师组（34人）和控制组（30人）。

实验流程
研究采用替代用途任务（Alternative Uses Task，AUT）测量发散思维。参与者需要在3分钟内为一种日常物品尽可能提出更多有创意的用途。创造力从三个维度评价：流畅性，即有效想法的数量；原创性，即想法的新颖程度；灵活性，即想法涉及多少不同类别。

前测使用“书”作为材料。后测既包含相同物品，用于检验直接学习效果，也包含“雨伞”和“罐子”等新物品，用于检验创造力迁移。只有当学习者能把所学策略应用到新的对象上，才能说明其获得的不只是针对某一道题的技巧。

表1 三种教学条件

 

图1 三种实验条件、实验流程以及fNIRS测量区域

整个实验包括前测、教学和后测三个阶段，阶段之间设置60秒休息。研究使用便携式近红外脑成像系统，以760 nm和850 nm两种波长记录大脑皮层血氧变化，采样率约为10.17 Hz。8个光源和8个探测器共形成20个通道，其中12个覆盖前额叶，8个覆盖右侧颞顶区域。主要分析氧合血红蛋白（HbO）的变化。教学阶段的平均HbO减去教学前休息期的平均HbO，得到相对脑激活水平。同时，研究还比较不同通道之间信号变化的同步程度，以考察教学过程中脑内功能连接。

研究结果
1. 创造力表现：AI教学的优势集中在原创性、灵活性与迁移
三组参与者的前测创造力水平没有显著差异。教学后，AI组在流畅性、原创性和灵活性上均有提升，其中原创性和灵活性的优势最为突出；在人类教师组和控制组之间，后测差异则相对有限（图2A、B、C），AI教学在相同材料上的直接学习效果主要体现在原创性和灵活性。

这种优势还延伸到新任务。如图2D、E、F，当测试材料由“书”更换为“雨伞”和“罐子”后，AI组仍在三个维度上取得进步，其中灵活性显著高于人类教师组和控制组。表明AI教学不仅帮助学习者在练习过的任务中产生更好的答案，还可能促进其掌握类别转换、突破功能固着等可迁移的发散思维策略。
 

图2  三组在创造力直接学习与迁移任务中的表现

2. 主观体验：学习者认可AI的工具价值，但情感联结仍弱于人类教师
创造力表现的提升并未同步转化为更强的关系体验。如图3A、B所示，参与者与AI教师之间的情感联结和互动质量均显著低于人类教师。表明AI可以有效提供策略、反馈和思路扩展，但仍难以复制面对面教学中的情绪回应、非语言线索和社会支持。

图3C、D显示，参与者普遍认为AI教师有用且易于使用，并对继续使用AI学习持积极态度，却未必与其形成类似师生关系的情感联结。这种“认知收益较高、情感联结较弱”的落差，是AI教学最突出的结构性特征。
 

图3  AI教师与人类教师的情感联结、互动质量及AI工具评价

3. 神经机制：AI强化局部执行加工，人类教师促进额叶网络整合
fNIRS结果进一步揭示了两种教学方式的不同神经路径。AI教学组在左、右额上回的HbO变化显著高于人类教师组和控制组。该脑区负责执行控制、注意维持与观点重构，且右侧额上回激活程度和创造力习得的原创性、灵活性增益呈正相关。AI组在右侧颞上回的激活较低，这可能反映AI互动中社会知觉与情感线索相对不足。
 

图4 三种教学条件下额上回与颞上回的脑激活差异

与 AI 的局部高强度激活不同，人类教师教学条件下，额叶多脑区间的任务态功能连接显著更强，部分额叶功能连接与迁移任务的原创性提升显著相关，体现真人教学依靠脑网络协同完成社会互动与认知加工。总的来说，AI 教学驱动局部、目标导向的执行加工；人类教学驱动网络化、社会关系导向的脑整合加工。
 

图5 AI教学与人类教师教学的额叶功能连接差异

总结与讨论
研究证实大语言模型可作为创造力教学工具。相较于人类教师与无干预对照组，AI教学带来更显著的认知收益，有效提升学习者创造力的原创性、灵活性，还可促进发散思维策略向新任务迁移。但AI的认知优势存在明显情感短板。虽然受试者认可AI好用实用，但与AI建立的亲和联结更弱，对互动质量评价更低。这说明评价创造力教学不能只看行为结果，还需要关注学习者的社会支持、心理安全感与关系体验。

fNIRS神经结果表明，AI和人类教师通过不同神经通路促进创造力学习：AI引发额上回更强的局部脑激活，侧重个体目标导向的执行加工；人类教学则增强额叶脑区间功能连接，实现社会互动下的脑网络协同整合。因此教育实践不应纠结“AI还是人类教师”的二元对立，应当发展人机混合教学模式，兼顾AI的认知优势与人的情感支持。

1. 被试多为有一定AI使用经验的青年大学生，女性占比高，结论推广到其他年龄、教育、文化群体还需后续验证；
2. 干预仅8‑10分钟，属于短时训练；AI带来的提升能否长期维持、是否产生工具依赖，有待纵向研究；
3. 人类教师使用标准化脚本，保障实验控制的同时，限制了即兴、个性化的真实课堂教学行为；
4. 对照组仅设置安静休息，缺少阅读、自主练习等条件，难以区分AI交互、教学内容、主动练习各自的作用；
5. 未测量社会评价压力、身份威胁等心理变量。未来可探究使用AI开展创造活动时，学习者是否会产生创作成果归属的内心冲突。

原文信息链接
Jin Z, Yin J, Tian Q, et al. Can Large Language Models Teach Creativity? Cognitive Gains, Affective Gaps, and Distinct Neural Patterns[J]. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2026: 100288.

https://doi.org/10.1016/j.chbah.2026.100288

作者及团队介绍
本研究主要由上海师范大学团队完成，并有滨州医学院研究人员参与。作者单位包括上海师范大学心理学院、终身学习与脑科学研究中心、教育学院教师发展中心，以及教育部教育大数据与政策研究实验室等。研究团队整体具有教育心理学、创造力研究、学习科学和认知神经科学的交叉背景。

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